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深音乐信息动态
摘要。在本文中，我们使用最近提出的称为“深层音乐信息动力学”（DMID）的框架来探索音乐的深度神经模型的信息，通过将比特率减少应用于用于生成音乐表面的潜在表示。我们的方法是由人类齿轮的速率延伸理论的部分动机，该理论声称，为了处理感官信息的复杂性，某些信息在感知行为中必须丢失或丢弃。随着时间的流逝，有损失的编码会改变音乐结构表示不同级别的声音内部和跨声音形成的预期。此外，我们假设音乐机器学习系统的目标，甚至可能是人类的学习系统，它正在学习一种潜在的表示，该代表“解释”了音乐表面的大多数信息动态。通过对符号（MIDI）和声学（光谱）音乐表示的几个实验，使用额外的比特降低步骤来探索此AS-Sumption。我们的结果表明，在降低的速率编码之间可以找到更高的共同信息。DMID框架对于计算创意音乐系统的研究而言是显着的，因为它允许以一种能够实现的和计算的方式探索音乐数据潜在和表面水平的信息关系。
理解和控制生成音乐...
摘要本文介绍了对Music Gen的深入分析，这是一种生成的音乐变压器模型，重点介绍了其自我发挥作用负责人在理解和代表Di-Verse音乐元素方面的能力。我们通过头明确的探测来揭示音乐gen如何编码音乐的各个方面，从仪器识别到更复杂的下游任务。我们的发现表明，某些注意力头特别擅长辨别特定的特征，这表明是通往高度细致的音乐发电的途径。通过利用技术控制技术，最初是为大语言模型开发的，我们提出了在文本到音乐生成任务中实现额外精确控制的潜力。这种方法允许超出基本文本提示以外的精细定制，从而促进了音乐发电，从而更准确地反映了用户的创造意图。
慷慨的音乐疗法授予
The families in the programs are getting a hand up thanks to some generous local businesses and individuals this holiday season, including from: • K+S Potash Canada $7,500 • HK Henderson Insurance Inc. $1,000 • Heather Collins $1,000 • Calendar Club Moose Jaw 40 teddy bears • Carol's Catering and Cafe $300 • Rotary Club of Regina Eastview $1,500 • Knight Honda $500 • And many personal与出色个人不同的捐款。
音乐扩展程序（MEX）
•互动研讨会：参加非洲击鼓和kaboom打击乐等动手会议，探索各种音乐风格。•与大学合作项目：与昆士兰州大学和格里菲斯音乐学院的三级构图学生一起工作，以开发高级作曲技术。•现场表演经验：参加专业的音乐剧院作品，以深入了解现场表演的艺术。•专业爵士乐工作室：通过与爵士音乐学院（JMI）的课堂课程向行业专业人士学习。•录制和制作原创音乐：与昆士兰技术大学（QUT）的最先进的设施中录制和制作原创歌曲，同时与三级音乐专业的学生合作。•多样化的表演机会：在独特的环境中展示才能，例如在开放日，在艺术展示晚上表演，并在父母早餐中娱乐。•昆士兰州交响乐团（QSO）组成的项目：与QSO导师合作创作了原始的管弦乐作品，最终在其Southbank Studio的QSO现场表演中实现。
音乐对脑发育的影响
1。介绍音乐已经成为人类文化的一部分，几个世纪以来，娱乐，交流和情感表达等各种目的。音乐作为一种超越文化界限并唤起各种情感的普遍人类体验，在塑造我们的大脑，尤其是在发展过程中起着重要作用。从童年的吸引人的音乐到成年人欣赏的复杂作品，音乐渗透到我们的生活中，并留下了持久的认知能力烙印。“音乐对脑发育的影响”一直是科学家和研究人员感兴趣的话题。近年来，越来越多的研究调查了音乐对脑发育的影响，尤其是在儿童中。音乐教育已被发现对大脑发展有多种好处，包括语言和推理技能。发现音乐影响的主要领域之一是语言和推理技能。多项研究表明，早期的音乐训练可以增强与语言和推理相关的大脑区域的发展。音乐训练涉及听觉，运动和认知过程的整合，这可以提高语言能力。此外，仪器的指导加速了大脑的发育，并导致学童中更发达的听觉途径。研究表明，歌曲可以帮助有关年轻人的烙印信息，从而有助于更好的语言获取和儿童的推理能力。此外，一项纵向研究研究了音乐训练对儿童大脑和认知发展的影响，表明音乐群体中的儿童在音乐和言语记忆任务中的表现与非音乐群体相比具有更好的表现。
受领域知识启发的音乐嵌入空间和用于符号音乐建模的新型注意力机制
继 Transformer 架构在自然语言领域取得成功后，类似 Transformer 的架构最近被广泛应用于符号音乐领域。然而，符号音乐和文本是两种不同的模态。符号音乐包含多种属性，既有绝对属性（例如音高），也有相对属性（例如音长）。这些相对属性塑造了人类对音乐主题的感知。然而，这些重要的相对属性在现有的符号音乐建模方法中大多被忽略，主要原因是缺乏一个具有音乐意义的嵌入空间，无法有效地表示符号音乐标记的绝对嵌入和相对嵌入。在本文中，我们提出了基于偏差调整正弦编码的符号音乐基本音乐嵌入 (FME)，其中可以嵌入绝对属性和相对属性，并且明确保留基本音乐属性（例如平移不变性）。利用所提出的 FME，我们进一步提出了一种基于相对索引、音高和起始嵌入（RIPO 注意）的新型注意机制，以便充分利用音乐领域知识进行符号音乐建模。实验结果表明，我们提出的模型：利用 FME 和 RIPO 注意的 RIPO 变压器在旋律完成任务中优于最先进的变压器（即音乐变压器、线性变压器）。此外，在下游音乐生成任务中使用 RIPO 变压器，我们注意到臭名昭著的退化现象不再存在，并且 RIPO 变压器生成的音乐在主观和客观评价中都优于最先进的变压器模型生成的音乐。所提出方法的代码可以在线获取：github.com/guozixunnicolas/FundamentalMusicEmbedding
FIM 关于音乐领域人工智能的声明
生成人工智能的最新进展和机器学习所采用的技术表明，它与人类的学习机制类似。学生从老师和环境中学习。他们以过去的天才为榜样，无法忽视在逐渐获得技能过程中所受到的影响。因此，创作行为永远不会从一张白纸开始。通过分析和吸收现有作品，机器遵循类似的路径。然而，这种类比很快就达到了极限。事实上，机器摄取的数据量以及收集和吸收这些数据的速度与人类思维的能力不相称。这是一个新的范式，在这一点上，它与人类的知识获取过程截然不同。
2025 年全国音乐营
我很兴奋能担任 AYO 第 77 届全国音乐营的创意总监。我已经记不清我参加过多少次音乐营了——有不少是以教职工的孩子的身份参加的，7 次是以有抱负的管弦乐小提琴手的身份参加的，至少 10 次是以导师的身份参加的，一次是以室内乐团的指挥的身份参加的，还有好多次是以访客的身份参加的——我年复一年地不可抗拒地回到我的 AYO 大家庭！NMC 是地球上最严格、最紧张、最激动人心的青少年音乐项目之一。成功校友的名单就像一场流星雨，许多音乐家在这里第一次看到了通往职业的真正道路，在业内最好的导师的指导下，通过对演奏史诗般的管弦乐杰作的共同热爱和渴望与未来的同事建立联系。您正在见证澳大利亚音乐的辉煌未来 - 欢迎！
音乐中的人工智能——评估者
本研究的目的是创建一种工具，使音乐家不仅可以纠正他们演奏的音乐，还可以纠正他们演奏音乐的姿势。这既可以提高他们的音乐能力，又可以减少因不正确的姿势造成的伤害。评估器以应用程序的形式呈现，记录弦乐音乐家演奏乐器的过程；检测节奏、语调、力度和姿势的偏差；并实时提供个性化的反馈来纠正这些偏差。通过将音乐家的音频数据与解析他们正在演奏的歌曲的乐谱生成的“预期输出”进行比较，可以检测到音频偏差。这是通过使用 Librosa 和 Music21 实现的，这两个音乐处理库是为 Python 编程语言编写的。然后定期实时生成新的乐谱，其中不正确、尖锐、平坦和走调的音符被染上单独的颜色。利用录制的视频数据，身体姿势